随着核方法理论的完善以及它在实际生活中的广泛应用，人们对核方法的发展越来越寄予厚望。最主要的是核方法不仅能够应用在统计模式识别的特征向量表示上，也能够很好地应用在结构模式识别的结构化表示上。因此对解决图匹配问题，引入核方法成为了新的研究方向。随着图结构数据不断地生成，图的学习和数据挖掘在应用方面变得越来越有挑战性，现有方法忽略了图中拓扑信息的重要性，耗费大量的运行时间并且不能计算规模较大的图，而图核反映了图的拓扑、节点和边标签代表信息。将结构识别问题转为统计识别问题的方法，图核是近年来主要的方法之一。随机游走图核、最短路径核、扩散图核为当前几种重要的图核方法。本文主要研究图核的图匹配方法及其在建筑领域属性的应用。首先，本文阐述了现有随机游走核和最短路径核，讨论了图核的应用领域，详细讨论了支撑向量机分类算法的基本工作原理及优越性。其次，深入研究了随机游走核，理论推导并实现快速计算的随机游走核，通过合成径向基核函数提高了随机游走核的精确度，并结合支撑向量机进行图匹配，实验证明合成的随机游走核相比之前算法有更高的分类精确度。最后，深入分析并实现了最短路径核，进一步扩展出合成感知器核的最短路径核并加以实现，实验结果显示具有较高的预测精度，说明了本算法的优越性。